• Aucun résultat trouvé

Martian dust storm impact on atmospheric H<sub>2</sub>O and D/H observed by ExoMars Trace Gas Orbiter

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

Partager "Martian dust storm impact on atmospheric H<sub>2</sub>O and D/H observed by ExoMars Trace Gas Orbiter"

Copied!
33
0
0

Texte intégral

(1)

HAL Id: insu-02099160

https://hal-insu.archives-ouvertes.fr/insu-02099160

Submitted on 18 Nov 2020

HAL is a multi-disciplinary open access archive for the deposit and dissemination of sci- entific research documents, whether they are pub- lished or not. The documents may come from teaching and research institutions in France or abroad, or from public or private research centers.

L’archive ouverte pluridisciplinaire HAL, est destinée au dépôt et à la diffusion de documents scientifiques de niveau recherche, publiés ou non, émanant des établissements d’enseignement et de recherche français ou étrangers, des laboratoires publics ou privés.

Martian dust storm impact on atmospheric H2O and D/H observed by ExoMars Trace Gas Orbiter

Ann Carine Vandaele, Daria Betsis, Yuriy S. Ivanov, Bojan Ristic, Håkan Svedhem, Jorge L. Vago, José-Juan López-Moreno, Giancarlo Bellucci,

Gustavo Alonso-Rodrigo, Shohei Aoki, et al.

To cite this version:

Ann Carine Vandaele, Daria Betsis, Yuriy S. Ivanov, Bojan Ristic, Håkan Svedhem, et al.. Martian dust storm impact on atmospheric H2O and D/H observed by ExoMars Trace Gas Orbiter. Nature, Nature Publishing Group, 2019, 568, pp.521-525. �10.1038/s41586-019-1097-3�. �insu-02099160�

(2)

Open Research Online

The Open University’s repository of research publications and other research outputs

Martian dust storm impact on atmospheric H

2

O and D/H observed by ExoMars Trace Gas Orbiter

Journal Item

How to cite:

Vandaele, Ann Carine; Korablev, Oleg; Daerden, Frank; Aoki, Shohei; Thomas, Ian R; Altieri, Francesca;

López-Valverde, Miguel; Villanueva, Geronimo; Liuzzi, Giuliano; Smith, Michael D; Erwin, Justin T; Trompet, Loïc;

Fedorova, Anna A; Montmessin, Franck; Trokhimovskiy, Alexander; Belyaev, Denis A; Ignatiev, Nikolay I; Luginin, Mikhail; Olsen, Kevin S; Baggio, Lucio; Alday, Juan; Bertaux, Jean-Loup; Betsis, Daria; Bolsée, David; Clancy, R Todd; Cloutis, Edward; Depiesse, Cédric; Funke, Bernd; Garcia-Comas, Maia; Gérard, Jean-Claude; Giuranna, Marco;

Gonzalez-Galindo, Francisco; Grigoriev, Alexey V; Ivanov, Yuriy S; Kaminski, Jacek; Karatekin, Ozgur; Lefèvre, Franck; Lewis, Stephen; López-Puertas, Manuel; Mahieux, Arnaud; Maslov, Igor; Mason, Jonathon; Mumma, Michael J; Neary, Lori; Neefs, Eddy; Patrakeev, Andrey; Patsaev, Dmitry; Ristic, Bojan; Robert, Séverine; Schmidt, Frédéric;

Shakun, Alexey; Teanby, Nicholas A; Viscardy, Sébastien; Willame, Yannick; Whiteway, James; Wilquet, Valérie;

Wolff, Michael J; Bellucci, Giancarlo; Patel, Manish; López-Moreno, Jose-Juan; Forget, François; Wilson, Colin F;

Svedhem, Håkan; Vago, Jorge L and Rodionov, Daniel (2019). Martian dust storm impact on atmospheric H2O and D/H observed by ExoMars Trace Gas Orbiter. Nature, 568 pp. 521–525.

For guidance on citations see FAQs.

c 2019 The Author(s), under exclusive licence to Springer Nature Limited Version: Accepted Manuscript

Link(s) to article on publisher’s website:

http://dx.doi.org/doi:10.1038/s41586-019-1097-3

Copyright and Moral Rights for the articles on this site are retained by the individual authors and/or other copyright owners. For more information on Open Research Online’s data policy on reuse of materials please consult the policies page.

(3)

ExoMars Trace Gas Orbiter observes atmospheric dust, H

2

O and HDO

during the 2018 dust storm

2    3 

Ann  Carine  Vandaele1,  Oleg  Korablev2,  Frank  Daerden1,  Shohei  Aoki1,  Ian  R.  Thomas1,  Francesca  4 

Altieri3,  Miguel  López‐Valverde4,  Geronimo  Villanueva5,  Giuliano  Liuzzi5,  Michael  D.  Smith5,  Justin  5 

Erwin1,  Loïc  Trompet1,  Anna  A.  Fedorova2,  Franck  Montmessin6,  Alexander  Trokhimovskiy2,  Denis  6 

Belyaev2, Nikolay Ignatiev2, Mikhail Luginin2, Kevin S. Olsen6, Lucio Baggio6, Juan Alday‐Pajero7, Jean‐

Loup  Bertaux2,6,  Daria  Betsis2,  David  Bolsée1,  Todd  Clancy8,  Ed  Cloutis9,  Cédric  Depiesse1,  Bernd  8 

Funke4,  Maia  Garcia‐Comas4,  Jean‐Claude  Gérard10,  Marco  Giuranna3,  Francisco  Gonzalez‐Galindo4,  9 

Alexey  Grigoriev2,  Yuriy  S.  Ivanov11,  Jacek  Kaminski12,  Ozgur  Karatekin13,  Frank  Lefèvre6,  Stephen  10 

Lewis14, Manuel López‐Puertas4, Arnaud Mahieux1, Igor Maslov2, Jon Mason14, Michael J. Mumma5,  11 

Lori  Neary1,  Eddy  Neefs1,  Andrey  Patrakeev2,  Dmitry  Patsaev2,  Bojan  Ristic1,  Séverine  Robert1,  12 

Frédéric  Schmidt15,  Alexey  Shakun2,  Nicholas  A.  Teanby16,  Sébastien  Viscardy1,  Yannick  Willame1,  13 

James Whiteway17, Valérie Wilquet1,  Michael  J.  Wolff8, Giancarlo Bellucci3,  Manish  R. Patel14,  Jose‐

14 

Juan  Lopez‐Moreno4,  François  Forget18,  Colin  Wilson7,  Håkan  Svedhem19,  Jorge  L.  Vago19,  Daniel  15 

Rodionov2, and the NOMAD and ACS teams  16 

  17 

  18 

1 Royal Belgian Institute for Space Aeronomy, Brussels, Belgium  19 

2 Space Research Institute (IKI), RAS, Moscow, Russia  20 

3 Istituto di Astrofisica e Planetologia Spaziali (IAPS/INAF), Via del Fosso del Cavaliere, 00133 Rome,  21 

Italy  22 

4 Instituto de Astrofisica de Andalucia (IAA/CSIC), Granada, Spain  23 

5 NASA Goddard Space Flight Center, Greenbelt, MD, USA  24 

6 LATMOS, UVSQ Université Paris‐Saclay, Sorbonne Université , CNRS, France  25 

(4)

7 Physics Department, Oxford University, OX1 3PU Oxford, UK  26 

8 Space Science Institute, 4750 Walnut St, Suite 205, Boulder, Colorado, 80301, USA  27 

9 Department of Geography, University of Winnipeg, Winnipeg, Manitoba, Canada R3B 2E9  28 

10 LPAP, University of Liege, Liège, Belgium  29 

11 Main Astronomical Observatory MAO NASU, Kyiv, Ukraine  30 

12 Institute of Geophysics, Polish Academy of Sciences, Warsaw, Poland  31 

13 Royal Observatory of Belgium, av. Circulaire 3, 1180 Brussels, Belgium  32 

14 School of Physical Sciences, The Open University, Walton Hall, Milton Keynes, MK7 6AA, U.K. 

33 

15  GEOPS,  Univ.  Paris‐Sud,  CNRS,  Université  Paris‐Saclay,  Rue  du  Belvédère,  Bât.  504‐509,  91405  34 

Orsay, France  35 

16 School of Earth Sciences, University of Bristol, Wills Memorial Building, Queens Road, Bristol, BS8  36 

1RJ, UK  37 

17 Centre for Research in Earth and Space Science, York University, Toronto, Ontario, Canada  38 

18 LMD, CNRS Jussieu, Paris, France  39 

19 European Space Agency, Noordwijk, the Netherlands  40 

  41 

  42 

  43 

Global dust storms develop at Mars at irregular intervals of several years1,2. They have major effects,  44 

causing  an  inflation  of  the  atmosphere  and  changes  in  the  dynamical  behaviour,  primarily  due  to  45 

solar  heating  of  the  dust.  Recently  published  observations  of  Mars’  atmospheric  water  abundance  46 

during dust storm conditions revealed a high‐altitude increase, more pronounced at high northern  47 

latitudes3,4, and a decrease in  the water column at low latitudes5,6. These results, however, lacked  48 

concurrent  measurements  of  atmospheric  dust  loading3,  had  a  poor  vertical  resolution3,  or  were  49 

indirect4.  The  start  of  science  operations  with  the  ESA/ROSCOSMOS  ExoMars  Trace  Gas  Orbiter  50 

spacecraft coincided with the onset of a global dust storm on Mars. We provide new evidence of the  51 

(5)

impact  of  this  dust  storm  on  the  vertical  distribution  of  dust  and  water  vapour.  Also,  for  the  first  52 

time, the vertical distribution of the HDO/H2O ratio is determined from high spectral resolution solar  53 

occultation measurements of water – H2O and HDO – obtained simultaneously by both NOMAD7 and  54 

ACS8.  Before  the  storm,  HDO  abundances  drop  below  detectability  at  40‐45  km  altitude.  This  55 

decrease in HDO is shown to be correlated with the presence of H2O ice clouds. During the storm,  56 

higher  abundances  of  both  H2O  and  HDO  are  observed  above  40  km  and  up  to  60‐80  km.  These  57 

increased  abundances  are  a  result  of  the  warmer  temperatures  during  the  dust  storm,  causing  a  58 

stronger  atmospheric  circulation  and  preventing  cloud  formation.  The  transition  was  sudden  and  59 

occurred in 1‐2 days while the dust storm was developing, indicating a swift atmospheric reaction to  60 

the dust storm. 

61    62 

   63 

Although dust is ubiquitous in Mars’ atmosphere, global‐scale dust storms (GDS) are relatively rare  64 

events1,2 which only occurred twice in the last 17 years (in 2001 and 2007). The effects of such global  65 

storms on the Martian atmosphere can last several months. The physical processes responsible for  66 

these phenomena are not yet fully understood, although several mechanisms have been proposed9.  67 

The ExoMars Trace Gas Orbiter (TGO) arrived at Mars in October 2016 and started its first science  68 

observations  in  April  2018,  just  before  the  beginning  of  the  2018  global  dust  storm.  The  NOMAD7  69 

and ACS8 instruments on board TGO witnessed the onset and development of this global dust storm  70 

and its impact on water vapour abundance in the Martian atmosphere. 

71    72 

The  2018  GDS  started  on  30  May  near  the  northern  autumn  equinox  (Ls~185°)  and,  within  a  few  73 

weeks,  the  planet  was  covered  with  atmospheric  dust.  Instruments  on  other  Mars‐orbiting  and  74 

landed spacecraft also witnessed the storm’s evolution (e.g. PFS and VMC10 on board Mars Express,  75 

MARCI and MCS11 on Mars Reconnaissance Orbiter and THEMIS12 on Mars Odyssey). Observations by  76 

Curiosity13 in Gale Crater indicated that the dust opacity rose from 0.65 on 7 June to 6.7 on 24 June,  77 

(6)

consistent with the values found by NOMAD and ACS which observed dust opacity to increase by a  78 

factor larger than 10 (see Methods). 

79    80 

TGO  has  a  2‐hour  orbit  and  can  perform  atmospheric  measurements  during  two  solar  occultation  81 

events per orbit when the geometry is favourable. The NOMAD and ACS instruments measure the  82 

solar radiation spectrum that is filtered by the atmosphere and from which the vertical distribution  83 

of atmospheric compounds, in particular water vapour (both isotopologues, H2O and HDO), can be  84 

retrieved.  Atmospheric  opacity  variation  with  altitude  can  also  be  obtained  directly  from  the  85 

decrease in the continuum part of the transmitted solar intensity, thus allowing the instruments to  86 

monitor the onset and further evolution of the dust storm (Figure 1).  

87    88 

In solar occultation mode, while the TGO‐to‐Sun line of sight sweeps tangent altitudes above the top  89 

of the atmosphere, the sampled line‐of‐sight optical depth is zero (i.e., no attenuation of the solar  90 

signal). When the line of sight to the Sun transects the atmosphere, the line‐of‐sight optical depth  91 

gradually increases, owing to the presence of dust and ice particles, until the atmosphere becomes  92 

completely opaque at some tangent altitude. Here the transmittance drops to zero and the line‐of‐

93 

sight optical depth increases to infinity, which usually occurs due to enhanced dust presence in the  94 

lowermost  part  of  the  atmosphere  or,  in  rarer  cases,  by  the  planetary  surface.  Dust  and/or  cloud  95 

layers  in  the  atmosphere  cause  local  increases  in  optical  depth,  with  the  effect  being  most  96 

pronounced  in  the  equatorial  region  (Figure  1.D‐F).  The  characteristics  of  the  individual  vertical  97 

profiles of optical depth vary with latitude before, during and after the dust storm.  

98    99 

The observations in Figure 1.A‐C were made north of 60° latitude, and indicate that the continuum  100 

line‐of‐sight  optical  depth  remains  low  down  to  10‐20  km  tangent  altitude  throughout  the  dust  101 

storm. The apparent increase with time of the tangent altitude at which the atmosphere becomes  102 

opaque is mainly a latitude effect, indicating that the global dust storm does not impact much the  103 

(7)

northern latitudes. Some features at 25‐40 km altitude were observed from June onwards that were  104 

not  present  before  the  dust  storm:  these  could  be  layers  of  dust  that  are  transported  from  lower  105 

latitudes.  

106    107 

In the mid‐latitudes (Figure 1.D‐F), before the dust storm, many layers were observed around 40 km. 

108 

Detached dust layers were previously identified on many occasions14‐16, and their existence has been  109 

explained by uplifting during strong convection processes17‐20. Water ice clouds may be responsible  110 

for some of the observed layers, as indicated by observations at other wavelengths and by previous  111 

investigations21‐23.    The  layers  disappear  during  the  dust  storm  when  the  atmosphere  is  utterly  112 

opaque  below  40  km  because  of  high  dust  abundances,  and  water  ice  clouds  are  expected  to  113 

disappear due to the atmospheric warming in the dust storm14.  114 

  115 

Furthemore,  Figure  1.G‐I  shows  the  impact  of  dust/ice  clouds  in  the  high  southern  latitudes,  from  116 

the beginning of southern spring to the onset of the dusty southern summer season. During the GDS,  117 

dust  ascended  to  higher  altitudes,  comparable  to  the  situation  in  the  mid‐latitudes  but  with  more  118 

local variability. 

119    120 

On Mars, water vapour has a wide variety of effects on atmospheric photochemistry and climate. Its  121 

dissociation by sunlight into hydroxyl radicals controls the overall stability cycle of CO2. As frost on  122 

the  surface  or  as  ice  clouds  in  the  atmosphere,  water  exerts  a  strong  influence,  leading  to  large  123 

departures from the otherwise dust‐controlled radiative balance24.   124 

  125 

Here  we  present  the  first  water  vapour  profiles  that  reach  down  to  the  planetary  boundary  layer,  126 

with a high vertical resolution (~1 km) and extent up to ~80 km (Figure 2 and Figure 3.A). Besides,  127 

for the first time, the vertical profile of HDO could be measured (Figure 3.B). The first observations  128 

from TGO were carried out prior to the 2018 GDS, and the impact of the global dust storm on the  129 

(8)

vertical distribution of water vapour and HDO could be monitored. The ACS observations shown in  130 

Figures 2 and 3 were performed at high southern and northern latitudes, while the NOMAD profiles  131 

were  obtained  in  northern  mid‐latitudes.  During  the  northern  autumnal  season,  when  these  132 

measurements  were  carried  out,  previous  column‐integrated  measurements5,6  indicated  a  dry  133 

atmosphere  at  high  latitudes  caused  by  the  developing  seasonal  polar  cap  in  the  North  and  its  134 

receding  counterpart  in  the  South.  The  seasonal  cap  development  therefore  explains  the  very  low  135 

water  abundances  in  the  lowest  20  km  for  the  sub‐polar  profiles  (Figure  2).  The  profiles  observed  136 

before the dust storm indicate low abundances of water vapour above 60 km, with values below 10  137 

ppm, and with large error bars. Profiles from the southern hemisphere are shown in Figure 2(Right)  138 

and  Figure  3.A;  they  correspond  to  the  southern  summer  season  with  a  lot  of  dust  present  in  the  139 

atmosphere  already  before  the  GDS,  explaining  the  lack  of  data  below  ~15  km.  Northern  140 

hemisphere profiles were taken in more dust‐free conditions and reach down to ~4 km. 

141    142 

Water profiles, both H2O and HDO, show a large enhancement in the middle atmosphere after the  143 

onset  of  the  dust  storm.  The  increase  in  water  abundance  is  observed  above  20  km,  with  water  144 

vapour being lifted upwards up to at least 80 km. Previous studies have reported a sharp decrease of  145 

the total water column in the equatorial region5,6, indicative of redistribution of water vapour in a  146 

dust storm.  Previous measurements3  of water vapour profiles already exhibited an increase of the  147 

atmospheric water content at high altitudes and latitudes, as is confirmed by these new data. This  148 

phenomenon was also linked to an increase in the escape of hydrogen from Mars’ atmosphere4,25.  149 

What  is  remarkable  in  the  observations  presented  here  (Figure  2),  is  that  this  enhancement  is  150 

happening very fast, in the course of just a few days during the onset of the dust storm (around 7‐8  151 

June, Ls~188‐190°). 

152    153 

The observed changes in the distribution of atmospheric water reported here can be understood as  154 

resulting  from  a  variety  of  processes.  The  higher  abundance  of  dust  heats  large  parts  of  the  155 

(9)

atmosphere because of the absorption of solar radiation by the dust particles. Dust absorption and  156 

subsequent  warming of surrounding gas causes an expansion of the atmosphere, which leads to a  157 

redistribution  of  water  vapour  to  a  wider  vertical  range.  The  higher  atmospheric  temperatures  at  158 

low and middle latitudes and the resulting higher thermal contrast between the equatorial and polar  159 

regions also strengthen the mean meridional circulation, this leads to an additional redistribution of  160 

water vapour across latitude. Also because of the higher temperatures, fewer water ice clouds are  161 

expected to be present during a dust storm. Under normal conditions, the formation of clouds acts  162 

to confine water vapour to lower altitudes due to the gravitational fall and subsequent sublimation  163 

of  ice  crystals.  In  addition,  numerical  modelling  has  also  demonstrated  that  solar  heating  of  164 

atmospheric dust can drive localized deep convection18,19 and larger scale ascent of dust layers20 that  165 

would, along with the dust, also transport water vapour to higher altitudes. All these processes that  166 

contribute to explaining the observed changes in the water vapour profiles have been quantitatively  167 

demonstrated  with  global  circulation  models  (GCMs)  and  by  data  assimilation  of  water  vapour  in  168 

previous years on Mars24,26‐28. For a more quantitative understanding of the 2018 GDS, more detailed  169 

modelling  and  assimilation  studies  that  simulate  the  transition  from  normal  to  global  dust  storm  170 

conditions24,26,27,29 will have to be performed, using dust constraints derived from instruments that  171 

monitored the GDS, including TGO instruments. 

172    173 

The fractionation between H2O and HDO is an important process in planetary atmospheres. The D/H  174 

ratio is a marker of the evolution of the water inventory on Mars30. On this planet, the D/H budget is  175 

dominated by H2O and HDO which are the unique precursors of the escaping D and H atoms above  176 

the exobase. HDO was previously measured as column‐integrated abundances from Earth31‐33 and in  177 

situ34 by the Mars Science Laboratory. NOMAD and ACS provide for the first time the capability to  178 

observe  the  vertical  distribution  of  HDO  simultaneously  with  water  vapour,  thereby  providing  key  179 

information on the fractionation processes that are expected to control the amount of hydrogen and  180 

deuterium  atoms  escaping  to  space25.  H2O  and  HDO  are  fractionated  during  photolysis  and  ice  181 

(10)

formation35.  The  fractionation  during  ice  formation  is  expected  to  reduce  the  D/H  ratio  above  the  182 

hygropause and keep HDO more strongly confined in the lower atmosphere. Indeed, condensation  183 

will enhance D/H in ice particles, that sediment and subsequently sublimate, preventing HDO even  184 

more than H2O to reach higher altitudes. 

185    186 

NOMAD  observations  (Figure  3)  reveal  that  the  HDO  density  profiles  during  the  pre‐storm  period  187 

exhibit a sudden decline at 40‐45 km altitude, just below a thick layer of water ice clouds, consistent  188 

with this view (see Methods and Figure 9). ACS observations show this decrease to occur at 50 km  189 

but were taken at a different latitude, where the hygropause may be located at a different altitude. 

190 

Moreover, ACS data have larger error bars near the top of the profile. The HDO/H2O ratio is similar in  191 

both profiles below 45 km: 4‐6 VSMOW. HDO is distinctly more abundant at high altitudes during the  192 

dust storm than before the storm. This is explained by the strong atmospheric warming during the  193 

GDS,  which  causes  the  hygropause  to  ascend  to  higher  altitudes.  The  HDO/H2O  ratio  is  relatively  194 

similar  before  and  during  the  GDS,  which  demonstrates  that  HDO  is  advected  along  with  H2O  to  195 

higher altitudes and latitudes during the onset of the GDS. 

196    197 

The first observations of H2O and HDO, leading to the determination of vertical profiles of D/H, have  198 

shown that these two species are very sensitive to the presence of ice clouds which suppress them  199 

and  prevent  them  to  reach  the  atmospheric  layers  above  the  clouds.  This  fractionation‐based  200 

mechanism  was  theoretically  predicted  by  models  for  a  long  time  but  never  demonstrated35.  The  201 

effect  of  the  dust  storm  is  to  expand  the  atmosphere  and  to  lift  the  hygropause.  Continued  202 

measurements by TGO shall permit us to unveil both the spatial and the seasonal trends of D/H. 

203    204 

   

205 

(11)

  206 

  207 

  208 

Figure 1: Evolution of the dust/cloud extinction obtained by the NOMAD SO channel during the onset of the global dust 

209 

storm: from the first observations in April and May (left panels) to the August‐September 2018 timeframe (right panels), 

210 

spanning Ls = 163° to 246° (late northern summer to autumn).  The data is split into 3 latitude bins, with the colour of 

211 

the line  indicating  the  latitude within  each  bin.  The latitudinal  coverage  is  dependent on  the  orbit  and  solar  position, 

212 

and  so  the  latitude  ranges  were  selected  based  on  the  data  available:  northern  profiles  for  latitude  >  60°N  (upper 

213 

panels); mid‐latitude profiles for latitudes between ‐30°S and 30°N (middle panels); and southern profiles for latitudes 

214 

between ‐70°S and ‐50°S (lower panels). In the early phase of the TGO mission, more solar occultations occurred near 

215 

the northern pole, as is evident in the figures. Plotted here is the continuum line‐of‐sight optical depth versus tangent 

216 

altitude of the centre of the line of sight above the Mars reference areoid. The line‐of‐sight optical depth is inferred from 

217 

the  transmittance  after  the  removal  of  atmospheric  absorption  lines.  Diffraction  order  121  was  used  for  this  study, 

218 

covering the 2720‐2740 cm‐1 spectral range. Horizontal error bars are not shown here, as they are very small (0.003 units 

219 

for optical depth = 1; 0.06 units for optical depth = 4; for an SNR of 1000). 

220 

   

221 

(12)

  222 

  223 

  224 

Figure 2: H2O volume mixing ratio (vmr) profiles observed by ACS NIR, during the onset of the global dust storm . Left: 

225 

northern latitudes; black: Ls = 188.28°  – Lat = 77.5° N; blue: Ls = 188.75°  – Lat = 76.4° N; green: Ls = 189.41°  – Lat = 74.8° 

226 

N; yellow: Ls = 189.90°  – Lat = 73.8° N.  Right: southern latitudes; blue: Ls = 188.62° – Lat = 68.2° S; cyan: Ls = 189.19° – 

227 

Lat = 70.0° S; yellow: Ls = 189.67° – Lat = 71.3° S; orange: Ls = 190.05° – Lat = 72.4° S; red: Ls = 190.50° – Lat = 73.8° S. 

228 

Water abundances were deduced from ACS NIR observations (order 56 covering the 1.38 m band, 7225‐7300 cm‐1; the 

229 

CO2 density was measured in order 49, 6320‐6390 cm‐1).  

230 

  231 

   

232 

(13)

  233 

  234 

  235 

  236 

Figure  3:  H2O,  HDO  and  D/H  detections  before  and  during  the  storm.  Panel  A:  NOMAD  H2O  observations  before  the 

237 

storm  (blue:  Ls:  171.45°,  Lat:  43°N  to  68°N),  and  during  the  storm  (red:  Ls:  196.64°,  Lat:  51°N  to  59°N,)  and  ACS  MIR 

238 

observations before the storm (cyan: Ls: 168.75°, Lat: 39°S to 43°S), and during the storm (yellow: Ls: 196.64°, Lat: 80°S 

239 

to 83°S). The corresponding HDO VMR profiles are shown in Panel B. Panel C shows the D/H ratio obtained for each of 

240 

the H2O‐HDO observations. All errors in Panel A–C are 1. VSMOW is the Vienna Standard Mean Ocean Water reference 

241 

value, 312 ppm HDO/H2O.    

242 

(14)

References  243 

  244 

1  Shirley, J. H., Newman, C., Mischna, M. & Richardson, M. Replication of the historic record of  245 

martian global dust storm occurrence in an atmospheric general circulation model. Icarus  246 

317, 197‐208, doi:https://doi.org/10.1016/j.icarus.2018.07.024 (2019). 

247 

2  Montabone, L. et al. Eight‐year climatology of dust optical depth on Mars. Icarus 251, 65‐95  248 

(2015). 

249 

3  Fedorova, A. et al. Water vapor in the middle atmosphere of Mars during the 2007 global  250 

dust storm. Icarus 300, 440‐457 (2018). 

251 

4  Heavens, N. G. et al. Hydrogen escape from Mars enhanced by deep by deep convection in  252 

dust storms. Nature Letters 2, 126‐132, doi:10.1038/s41550‐017‐0353‐4 (2018). 

253 

5  Smith, M., Daerden, F., Neary, L. & Khayat, A. The climatology of carbon monoxide and  254 

interannual variation of water vapor on Mars as observed by CRISM and modeled by the  255 

GEM‐Mars general circulation model. Icarus 301, 117‐131,  256 

doi:https://doi.org/10.1016/j.icarus.2017.09.027 (2018). 

257 

6  Trokhimovsky, A. et al. Mars’ water vapor mapping by the SPICAM IR spectrometer: Five  258 

martian years of observations. Icarus 251, 50‐64 (2015). 

259 

7  Vandaele, A. C. et al. NOMAD, an integrated suite of three spectrometers for the ExoMars  260 

Trace Gas mission: technical description, science objectives and expected performance. 

261 

Space Sci. Rev. 214:80, doi.org/10.1007/s11214‐11018‐10517‐11212,  262 

doi:https://doi.org/10.1007/s11214‐018‐0517‐2 (2018). 

263 

8  Korablev, O. et al. The Atmospheric Chemistry Suite (ACS) of three spectrometers for the  264 

ExoMars 2016 Trace Gas Orbiter. Space Sci. Rev. 214: 7, https://doi.org/10.1007/s11214‐

265 

11017‐10437‐11216 (2018). 

266 

9  Kahre, M. et al. in The atmosphere and climate of Mars  Cambridge Planetary Science (eds  267 

R.M. Haberle et al.)  229‐294 (Cambridge University Press, 2017). 

268 

10  Sanchez‐Lavega, A. et al. in AGU Fall Meeting 2018. 

269 

11  Schoffield, J. T., Kleinbohl, A., Kass, D. & McCleese, D. in 42nd COSPAR Scientific Meeting  270 

(Pasadena, CA, USA, 14‐22 July, 2018). 

271 

12  Smith, M. D. in AGU Fall Meeting 2018. 

272 

13  Vasada, A., Crisp, J. & Meyer, M. in 42nd COSPAR Scientific Meeting    (Pasadena, CA, USA,  273 

14‐22 July, 2018). 

274 

14  Guzewich, S., Talaat, E., Toigo, A., Waugh, D. W. & McConnochie, T. High‐altitude dust layers  275 

on Mars: Observations with the Thermal Emission Spectrometer. J. Geophys. Res. Planets  276 

118, 1177–1194, doi:doi:10.1002/jgre.20076 (2013). 

277 

15  Heavens, N. G. et al. Seasonal and diurnal variability of detached dust layers in the tropical  278 

Martian atmosphere. J. Geophys . Res .: Planets 119, 1748‐1774, doi:10.1002/2014JE004619  279 

(2014). 

280 

16  Määttänen, A. et al. A complete climatology of the aerosol vertical distribution on Mars from  281 

MEx/SPICAM UV solar occultations. Icarus 223, 892‐941,  282 

doi:http://dx.doi.org/10.1016/j.icarus.2012.12.001 (2013). 

283 

17  Wang, C. et al. Parameterization of Rocket Dust Storms on Mars in the LMD Martian GCM: 

284 

Modeling Details and Validation. J. Geophys . Res . 123, 982‐1000,  285 

doi:https://doi.org/10.1002/2017JE005255 (2018). 

286 

18  Rafkin, S. The potential importance of non‐local, deep transport on the energetics,  287 

momentum, chemistry,and aerosol distributions in the atmospheres of Earth, Mars, and  288 

Titan. Planetary and Space Science 60, 147‐154, doi:10.1016/j.pss.2011.07.015 (2012). 

289 

(15)

19  Spiga, A., Faure, J., Madeleine, J. B., Maattanen, A. & Forget, F. Rocket dust storms and  290 

detached dust layers in the Martian atmosphere. J. Geophys . Res . 118, 746‐767,  291 

doi:10.1002/jgre.20046 (2013). 

292 

20  Daerden, F. et al. A Solar Escalator on Mars: Self‐Lifting of Dust Layers by Radiative Heating. 

293 

Geophys. Res. Lett. 42, 7319–7326, doi:doi:10.1002/2015GL064892 (2015). 

294 

21  Clancy, R. T. et al. Extension of atmospheric dust loading to high altitudes during the 2001  295 

Mars dust storm: MGS TES limb observations. Icarus 207, 98‐109 (2010). 

296 

22  Sefton‐Nash, E. et al. Climatology and first‐order composition estimates of mesospheric  297 

clouds from Mars Climate Sounder limb spectra. Icarus 222, 342‐356,  298 

doi:https://doi.org/10.1016/j.icarus.2012.11.012. 

299 

23  McCleese, D. J. et al. Structure and dynamics of the Martian lower and middle atmosphere  300 

as observed by the Mars Climate Sounder: Seasonal variations in zonal mean temperature,  301 

dust, and water ice aerosols. J. Geophys. Res. 115, E12016, doi:doi:10.1029/2010JE003677  302 

(2010). 

303 

24  Montmessin, F., Smith, M. D., Langevin, Y., Mellon, M. & Fedorov, A. in The atmosphere and  304 

climate of Mars  Cambridge Planetary Science (eds R.M. Haberle et al.)  229‐294 (Cambridge  305 

University Press, 2017). 

306 

25  Chaffin, M. S., Deighan, J., Schneider, N. M. & Stewart, A. I. F. Elevated atmospheric escape  307 

of atomic hydrogen from Mars induced by high‐altitude water. Nature Geoscience 10, 174‐

308 

178, doi:DOI: 10.1038/NGEO2887 (2017). 

309 

26  Forget, F. et al. Improved general circulation models of the Martian atmosphere from the  310 

surface to above 80 km. J. Geophys . Res . 104, 24155‐24175 (1999). 

311 

27  Neary, L. & Daerden, F. The GEM‐Mars General Circulation Model for Mars: Description and  312 

Evaluation. Icarus 300, 458–476, doi:https://doi.org/10.1016/j.icarus.2017.09.028 (2018). 

313 

28  Steele, L. et al. The seasonal cycle of water vapour on Mars from assimilation of Thermal  314 

Emission Spectrometer data. Icarus 237, 97‐115,  315 

doi:http://dx.doi.org/10.1016/j.icarus.2014.04.017 (2014). 

316 

29  Lewis, S. R. et al. The solsticial pause on Mars: 1. A planetary wave reanalysis. Icarus 264,  317 

456‐464, doi:https://doi.org/10.1016/j.icarus.2015.08.039 (2016). 

318 

30  Lammer, H. et al. Outgassing History and Escape of the Martian Atmosphere and Water  319 

Inventory. Space Sci. Rev. 174, 113‐154 (2013). 

320 

31  Encrenaz, T. et al. New measurements of D/H on Mars using EXES aboard SOFIA. Astron. 

321 

Astrophys. 612, A112 (2018). 

322 

32  Aoki, S. et al. Seasonal variation of the HDO/H2O ratio in the atmosphere of Mars at the  323 

middle of northern spring and beginning of northern summer. Icarus 260, 7‐22,  324 

doi:http://dx.doi.org/10.1016/j.icarus.2015.06.021 (2015). 

325 

33  Villanueva, G. et al. Strong water isotopic anomalies in the martian atmosphere: Probing  326 

current and ancient reservoirs. Science 348, 218‐221 (2015). 

327 

34  Webster, C. R. et al. Isotope Ratios of H, C and O in CO2 and H2O of the Martian Atmosphere. 

328 

Science 341, 260‐263, doi:10.1126/science.1237961 (2013). 

329 

35  Montmessin, F., Fouchet, T. & Forget, F. Modeling the annual cycle of HDO in the Martian  330 

atmosphere. J. Geophys. Res. 110, doi:10.1029/2004JE002357 (2005). 

331    332 

(16)

 

Methods 

The  NOMAD  instrument  and  dataset.    NOMAD,  the  “Nadir  and  Occultation  for  MArs  Discovery” 

spectrometer suite7,36,37, is part of the payload of the ExoMars 2016 Trace Gas Orbiter mission38. The  instrument is conducting a spectroscopic survey of Mars’ atmosphere in ultraviolet (UV), visible and  infrared (IR) wavelengths covering large parts of the 0.2‐4.3 µm spectral range. NOMAD is composed  of three spectrometers: a solar‐occultation‐only spectrometer (SO – Solar Occultation) operating in  the  infrared  (2.3‐4.3  µm),  a  second  infrared  spectrometer  (2.3‐3.8  µm)  capable  of  nadir,  but  also  solar  occultation  and  limb  observations  (LNO  –  Limb  Nadir  and  solar  Occultation),  and  an  ultraviolet/visible spectrometer (UVIS – UV visible, 200‐650 nm) that also has all three observation  modes. The spectral resolution of SO (0.15 cm‐1 at 3000 cm‐1) surpasses previous surveys from orbit  in  the  infrared  by  at  least  one  order  of  magnitude.  NOMAD  offers  an  integrated  instrument  combining a flight‐proven concept and innovations based on existing instrumentation: SO is a copy  of  the  Solar  Occultation  in  the  IR  (SOIR)  instrument39  on  Venus  Express  (VEx40),  LNO  is  a  modified  version of SOIR, and UVIS has heritage from the development in the context of the Humboldt lander. 

NOMAD  provides  vertical  profiling  for  atmospheric  constituents  at  unprecedented  spatial  and  temporal resolution. Indeed, in solar occultation, the vertical resolution is less than 1 km for SO and  UVIS, with a sampling rate of 1 s (one measurement every 1 km), and occultations range from the  surface  to  200  km  altitude.  NOMAD  also  provides  mapping  of  several  constituents  in  nadir  mode  with an instantaneous footprint of 0.5 x 17 km2 (LNO spectrometer) and 5 km2 (UVIS spectrometer),  with a repetition rate of 30 Martian days. 

 

For  this  work  we  analysed  SO  channel  data  measured  between  April  21st  and  September  30th.  SO  measures 4 spectra for 5 or 6 different diffraction orders per second.  

 

(17)

The ACS instrument and dataset.  ACS8 consists of three infrared channels featuring high accuracy,  high resolving power, and a broad spectral coverage (0.7 to 17 μm). The near‐infrared (NIR) channel  is based on the principle of echelle‐spectrometer with selection of diffraction orders by an acousto‐

optical tuneable filter (AOTF). The same principle was employed by SOIR on VEx4 and by the infrared  channels of  NOMAD described above.  ACS NIR covers a spectral  range of 0.7‐1.7 µm in diffraction  orders 101 through 49. The instrument capitalises at the science heritage of SPICAM‐IR41 on board  ESA’s  Mars  Express,  benefiting  from  much  higher  resolving  power  of /≈25,000.  During  an  occultation,  ACS  NIR  measures  10  preselected  diffraction  orders  in  two  seconds,  including  the  absorption bands of H2O at 1.13, 1.38, and 1.40 µm, and CO2 at 1.27, 1.43, 1.54, and 1.57 µm. The  mid‐infrared (MIR) channel is a newly developed crossed dispersion echelle spectrometer dedicated  to  solar  occultation  measurements  in  the  2.3‐4.5  μm  range.  The  spectral  resolving  power  is 

/≈50,000. For each acquired frame, MIR measures up to 20 adjacent diffraction orders, covering 

an  instantaneous  spectral  range  of  0.15‐0.3  µm.  To  achieve  the  full  spectral  coverage  a  secondary  dispersion  grating  can  be  rotated  to  one  out  of  11  positions.  The  H2O  and  HDO  profiles  can  be  measured simultaneously by MIR using the positions 4, 5 and 11. 

 

The  concept  of  Fourier‐transform  spectrometer  TIRVIM  is  close  to  that  of  Planetary  Fourier  Spectrometer  (PFS42)  on  board  MEx,  though  TIRVIM  features  a  cryogenic  detector  and  the  solar  occultation  capability.  In  occultation,  TIRVIM  is  operated  mostly  in  ‘climatology’  mode,  covering  instantaneously, each 0.4 s, the full spectral range of 1.7‐17 μm (effectively 1.7‐5 µm) with spectral  resolution ≤1 cm‐1. These  three  channels are used to observe in  solar occultation; NIR and  TIRVIM  are operated also in nadir to measure atmospheric gases and to characterise the atmospheric state: 

dust  loading  and  condensation  clouds.  The  atmospheric  temperature  profile  is  retrieved  from  the  15‐µm CO2 band measured by TIRVIM in nadir. 

 

(18)

In  this  work  we  used  NIR  occultation  profiles  (Figure  2)  obtained  at  high  latitudes  in  the  southern  and  northern  hemispheres  (see  Table  1).  MIR  simultaneous  H2O  and  HDO  profiles  (Figure  3)  were  obtained in the southern hemisphere in order 224 (position 4 of secondary grating). TIRVIM aerosol  profiling  (Figure  10)  was  done  using  solar  occultation  data  obtained  in  the  southern  hemisphere,  orbit 2556, Ls=197°, latitude 81°S during the egress (local time 9:26), i.e. during the same occultation  of the MIR results shown in Figure 3.  

 

Solar  occultation  technique.    The  solar  occultation  technique  is  a  powerful  method  to  gain  information on the vertical structure of atmospheres. At sunset, the recording of spectra starts well  before the occultation occurs (the solar spectrum outside the atmosphere is used for referencing),  and continues until the line of sight crosses the planet. At sunrise, the recording of spectra continues  well above the atmosphere to provide the corresponding reference. Transmittances are obtained by  dividing the spectra measured through the atmosphere by the reference spectrum recorded outside  the atmosphere43. In this way, transmittances become independent of instrumental characteristics,  such  as  the  absolute  response  or  the  ageing  of  the  instrument  and,  in  particular,  of  the  detector. 

Such observations provide high vertical resolution (< 1 km for NOMAD SO and ACS NIR and  2.0‐2.5  km  for  ACS  MIR  observations)  profiles  of  the  structure  and  composition  of  the  atmosphere.  ACS  TIRVIM observes the full Sun disk during an occultation, resulting in a coarser vertical resolution (~9  km).   

 

Profiles of dust extinction.  To calculate the extinction due to dust and/or clouds, it is necessary to  remove the absorption lines of atmospheric gas species, leaving the background continuum. For the  analysis here, diffraction order 121 of NOMAD SO was chosen, as 1) this order is measured routinely,  so  has  high  spatial/temporal  coverage;  and  2)  it  is  relatively  simple  to  remove  the  atmospheric  absorption  lines.  A  4th  order  polynomial  is  fitted  to  the  data.  The  optical  depths  in  Figure  1  are  inferred  from  the  value  of  the  continuum  in  the  centre  of  the  detector  (pixel  160).  The  fitting 

(19)

algorithm  fails  at  low  and  high  altitudes,  where  the  absorption  lines  from  molecular  species  are  saturated  or  the  signal  is  so  low  that  it  is  effectively  noise.  Therefore,  any  spectra  where  transmittance > 99.5% are assumed to have an optical depth of 0, and points where transmittance < 

0.5% are not plotted; hence the lines end abruptly at low altitudes when the optical depth becomes  high. The observations in Figure 1 are split into North, South and mid‐latitudes using the following  criteria:  greater  than  60°  North,  between  ‐70°  and  ‐50°  South, and  between  ‐30°  and  +30°  for  the  mid‐latitudes. The tangent altitude is calculated as the shortest distance between the line of sight of  the centre of the field of view and the MGM1025 Areoid (i.e. the Mars geoid)44. The latitude is the  point on the areoid closest to the centre of the field of view, i.e. the tangent point, at the midpoint  of the solar occultation measurement. The characteristics of the individual vertical profiles of optical  depth  vary  with  latitude,  as  seen  when  optical  depth  is  plotted  vs  latitude  and  Mars  longitude  (Figure 4). 

 

To further investigate the impact of the dust storm, two orbits covering the same footprint and solar  illumination conditions on Mars have been considered; they were acquired by the nadir channel of  NOMAD,  respectively,  before  (April  26th)  and  during  (July  11th)  the  global  dust  storm.  Figure  5  compares the dust radiance signature before and after the storm but, in contrast to Figure 1, now in  a  nadir  geometry  and  in  a  different  wavelength,  at  2.3 m.  Comparison  with  radiative  transfer  modelling suggests a factor of ~10 increase in opacity at 2.3 m during the storm. Note also how the  surface  albedo  features  are  obscured  by  the  increase  of  the  atmospheric  dust  load.  The  radiance  variation  with  latitude  is  mainly  dominated  by  the  total  albedo  (surface  +  atmosphere)  and  solar  zenith angle, which varies along the track. The radiative transfer model includes multiple scattering  and  a  layered  atmosphere  with  pressure/temperature  profiles  from  the  LMD  General  Circulation  Model45. Further details on the radiative transfer model can be found in Villanueva, et al. 46

 

(20)

Vertical profiles of H2O and HDO volume mixing ratio.  The vertical profiles of H2O and HDO volume  mixing ratio are investigated from the NOMAD dataset shown in Table 1. These NOMAD spectra are  all taken in the northern hemisphere at the same local time (at 18h). The NOMAD SO channel can  record spectra for multiple diffraction orders during an occultation. The occultation performed on 7  May  includes  the  measurements  of  diffraction  order  168  (3775.53  –  3805.63  cm‐1)  and  order  136  (3056.39 – 3080.75 cm‐1) where strong H2O lines are present and of order 119 (2674.34 – 2695.65  cm‐1)  with  strong  HDO  lines.  The  occultation  measurement  on  20  June  contains  two  diffraction  orders  for  H2O  ‐  order  168  and  134  (3011.44  –  3035.44  cm‐1),  and  diffraction  order  121  for  HDO  (2719.28 – 2740.96 cm‐1) (Figure 6). 

 

We retrieved H2O volume mixing ratio using the whole spectral range of those diffraction orders, in  order to maximize the information content at every tangent altitude. In this study, CO2 and H2O gas  absorptions were included. The absorption coefficients of these gases are calculated based on a line‐

by‐line method using the water vapour line list for a CO2‐rich atmosphere for H2O47,48 and HITRAN  201649  for  CO2.  Temperature,  pressure,  and  CO2  volume  mixing  ratio  are  taken  from  the  values  predicted by GCMs for each altitude. The calculated synthetic spectra are convolved with a Gaussian  function  that  corresponds  to  the  spectral  resolving  power  of  the  NOMAD  SO  channel  (R=11000‐

15000). The final synthetic spectra are then built by considering an instrument model that comprises  the  effects  of  the  Acousto‐Optic  Tunable  Filter  (AOTF)  and  the  grating  (i.e.,  Blaze  function)50.  The  free parameters in the retrievals are the vertical profiles of volume mixing ratio and the parameters  for  the  polynomial  function  to  model  the  continuum  of  each  spectrum.  Retrievals  are  performed  using an Optimal Estimation approach51 implemented in a Gauss‐Newton iterative scheme. Figure 7  shows an example of fit results. 

   

The water vapour profiles shown in Figure 2 are retrieved from the ACS NIR spectra (see also Table  1). Wavelength drift is corrected using positions of gaseous absorption lines. The spectra fitting and 

(21)

the profile retrieval follow the method described for SPICAM MEx 1.38‐µm band3,52. All the altitudes  of  the  profiles  are  fitted  simultaneously  (global  fit)  using  a  Levenberg–Marquardt  iterative  algorithm53,54, where Y is a matrix of all spectra changing with altitude and X is a vector of gaseous  densities.  A  Tickhonov  regularization  is  then  applied,  customary  for  vertical  inversions  in  order  to  smooth the profile and minimize the errors. The uncertainty in the local number densities is given by  the  covariance  matrix  of  the  solution  errors.  The  water  vapour  abundances  were  retrieved  from  spectra  acquired  in  diffraction  order  56  (covering  the  1.38  µm  band,  or  7220‐7300  cm‐1).  Figure  8  shows an example of fit results. The spectral line parameters for H2O are taken from HITRAN 201649  with  a  correction  coefficient  for  the  COrich  atmosphere3.  Temperature  and  pressure  for  the  radiative  transfer  computations  are  taken  from  GCM  MCD45.  To  obtain  the  VMR  profiles  of  water  vapour, the CO2 density was retrieved from ACS NIR spectra in order 49, 6320‐6390 cm‐1

 

The vertical profiles of H2O and HDO volume mixing ratio investigated from the ACS dataset (Figure  3. B and C) were obtained in the southern hemisphere at middle and high latitudes (Table 1). During  these  observations  MIR  channels  recorded  spectra  at  position  4  (diffraction  orders  210‐224).  To  obtain the H2O and HDO density, the order 224 (3763‐3775 cm‐1) was used for both observations in  2th May and 20th June. We retrieved H2O and HDO volume mixing ratio using several lines present in  this  diffraction  order.  The  spectral  line  parameters  for  H2O  are  taken  from  HITRAN  2016 with  a  correction  coefficient  for  the  CObraodening3.  Temperature  and  pressure  for  radiative  transfer  computations  are  taken  from  GCM  MCD45.  The  calculated  synthetic  spectra  are  convolved  with  a  Gaussian  function  that  corresponds  to  the  spectral  resolving  power  of  the  ACS  MIR  channel  (R~30000‐35000).  

   

Water  ice  clouds. Figure  9 shows the  aerosol optical depth derived from NOMAD SO on  May 7th,  2018  before  the  dust  storm,  during  which  orders  119,  136,  148,  168  and  189  were  measured, 

(22)

corresponding  to  the  central  wavenumbers  2685.0,  3068.0,  3339.0,  3790.0,  and  4265.0  cm‐1,  respectively. The optical depths have been derived by averaging the transmittances with a sampling  of  3  km,  and  deriving  for  each  tangent  height  the  equivalent  optical  depth  rescaled  by  the  occultation  path.  Each  optical  depth  has  been  determined  simultaneously  with  the  abundances  of  the gases detectable in each order; hence a full retrieval is used. Each spectrum has been processed  with  the  Planetary  Spectrum  Generator  (PSG46)  forward  model  and  a  retrieval  scheme  based  on  Optimal Estimation in a Gauss‐Newton iterative scheme. Optical depth is derived for each tangent  altitude,  and  is  compared  to  the  extinction  of  water  ice  with  different  particle  sizes  (top  panel  of  Figure 9). This figure shows that the detached layer observed by NOMAD at 40‐50 km can be well  reproduced by a water ice cloud with particle sizes between 0.1 and 1 m. 

 

Aerosol properties from TIRVIM solar occultation data were retrieved from 20 wavenumbers in the  spectral range of 1500−4500 cm‐1 chosen outside of strong gas absorption bands. The procedure to  obtain  transmittances  from  the  TIRVIM  dataset  is  straightforward.  This  channel  is  operated  continuously,  and  therefore  remains  very  stable  during  an  occultation.  Slant  optical  depth  is  calculated as τν(L) = −ln(T(L)), where T is the transmittance over the line of sight L. Vertical profiles of  extinction are retrieved using the standard ‘onion peeling’ method in Fedorova et al.55. Further steps  involve  Mie  modelling  of  the  spectral  dependence  of  the  extinction  coefficient  assuming  known  optical properties for the aerosols56,57 fit to the experimental data to retrieve vertical profiles of the  size  distribution  and  number  density  as  described  in  Fedorova,  et  al.  58.  A  log‐normal  size  distribution59 of  the aerosol particles with a width  (the  effective  variance) of  0.3 was assumed. To  distinguish between water ice and dust particles, we apply the optimal estimation retrieval scheme  independently  for  both  types,  and  make  the  decision  based  on  the  fit  quality  (Figure  10).  The  algorithm is able to retrieve the number density (typically ~1 particles cm‐3), and the effective radius  (1–1.5 µm).  

 

(23)

Competing interest 

The authors declare no competing financial interests. 

 

Data availability 

The datasets generated by the NOMAD and ACS instruments and analysed during the current study  will  be  available  in  the  ESA  PSA  repository, https://archives.esac.esa.int/psa,  after  the  proprietary  period.  The  datasets  directly  used  in  this  study,  and  especially  the  data  used  for  the  figures,  are  available from the corresponding author upon reasonable request.  

 

Code availability 

The  codes  used  to  calculate  the  dust/aerosols  optical  depths  shown  in  figure  1  are  available  upon  request  to  the  corresponding  author.  The  code  used  to  inverse  the  NOMAD  and  ACS  spectra  and  derive density profiles, have been favourably compared to the Planetary Spectrum Generator (PSG)  tool which can be accessed at https://psg.gsfc.nasa.gov/ and which is part of this study. A version of  the retrieval code is available at https://psg.gsfc.nasa.gov/helpatm.php#retrieval 

 

Additional information 

Reprints and permissions information available at www.nature.com/reprints   

References   

3  Fedorova, A. et al. Water vapor in the middle atmosphere of Mars during the 2007 global  dust storm. Icarus 300, 440‐457 (2018). 

7  Vandaele, A. C. et al. NOMAD, an integrated suite of three spectrometers for the ExoMars  Trace Gas mission: technical description, science objectives and expected performance. 

Space Sci. Rev. 214:80, doi.org/10.1007/s11214‐11018‐10517‐11212,  doi:https://doi.org/10.1007/s11214‐018‐0517‐2 (2018). 

8  Korablev, O. et al. The Atmospheric Chemistry Suite (ACS) of three spectrometers for the  ExoMars 2016 Trace Gas Orbiter. Space Sci. Rev. 214: 7, https://doi.org/10.1007/s11214‐

11017‐10437‐11216 (2018). 

(24)

36  Neefs, E. et al. NOMAD spectrometer on the ExoMars trace gas orbiter mission: part 1—

design, manufacturing and testing of the infrared channels. Applied Optics 54, 8494‐8520,  doi:http://dx.doi.org/10.1364/AO.54.008494 (2015). 

37  Patel, M. R. et al. The NOMAD spectrometer on the ExoMars Trace Gas Orbiter mission: part  2—design, manufacturing and testing of the ultraviolet and visible channel. Applied Optics  56, 2771‐2782, doi:https://doi.org/10.1364/AO.56.002771 (2017). 

38  Svedhem, H. et al. The ExoMars Trace Gas Orbiter. Space Sci. Rev. 214, (in press) (2018). 

39  Nevejans, D. et al. Compact high‐resolution space‐borne echelle grating spectrometer with  AOTF based on order sorting for the infrared domain from 2.2 to 4.3 micrometer. Applied  Optics 45, 5191‐5206 (2006). 

40  Titov, D. V. et al. Venus Express: Scientific Goals, Instrumentation and Scenario of the  Mission. Cosmic Res. 44, 334‐348 (2006). 

41  Korablev, O. et al. SPICAM IR acousto‐optic spectrometer experiment on Mars Express. J. 

Geophys. Res. 111, 1‐17 (2006). 

42  Formisano, V. et al. The Planetary Fourier Spectrometer (PFS) onboard the European Mars  Express mission. Planet. Space Sci. 53, 963‐974 (2005). 

43  Trompet, L. et al. Improved algorithm for the transmittance estimation of spectra obtained  with SOIR/Venus Express. Applied Optics 55, 9275‐9281, 

doi:http://dx.doi.org/10.1364/AO.55.009275 (2016). 

44  Lemoine, F. G. et al. An improved solution of the gravity field of Mars (GMM‐2B) from Mars  Global Surveyor. J. Geophys. Res. 106, 23,359–323,376 (2001). 

45  Millour, E. et al.     (2015). 

46  Villanueva, G., Smith, M., Protopasa, S., Faggi, S. & Mandell, A. M. Planetary Spectrum  Generator: an accurate online radiative transfer suite for atmospheres, comets, small bodies  and exoplanets. J. Quant. Spectrosc. Radiat. Transfer 217, 86‐104 (2018). 

47  Devi, V. M. et al. Line parameters for CO2‐ and self‐broadening in the nu3 band of HD16O. J. 

Quant. Spectrosc. Radiat. Transfer 203, 158‐174 (2017). 

48  Devi, V. M. et al. Line parameters for CO2‐ and self‐broadening in the nu1 band of HD16O. J. 

Quant. Spectrosc. Radiat. Transfer 203, 133‐157 (2017). 

49  Gordon, I. E. et al. The HITRAN2016 Molecular Spectroscopic Database. J. Quant. Spectrosc. 

Radiat. Transfer 203, 3‐69, doi:doi:10.1016/j.jqsrt.2017.06.038 (2017). 

50  Liuzzi, G. et al. Methane on Mars: new insights into the sensitivity of CH4 with the  NOMAD/ExoMars spectrometer through its first in‐flight calibration. Icarus 321, 671‐690,  doi:doi:10.1016/j.icarus.2018.09.021 (2018). 

51  Rodgers, C. D. Inverse methods for atmospheric sounding: Theory and practice.  (University  of Oxford, 2000). 

52  Maltagliati, L. et al. Annual survey of water vapor vertical distribution and water–aerosol  coupling in the martian atmosphere observed by SPICAM/MEx solar occultations. Icarus 223,  942‐962 (2013). 

53  Levenberg, K. A method for the solution of certain non‐linear problems in least squares. 

Quarterly Journal of Applied Mathematics, 164‐168 (1944). 

54  Marquardt, D. An Algorithm for Least‐Squares Estimation of Nonlinear Parameters. Journal  of the Society for Industrial and Applied Mathematics 11, 431‐441 (1963). 

55  Fedorova, A. et al. Solar infrared occultation observations by SPICAM experiment on Mars‐

Express: Simultaneous measurements of the vertical distributions of H2O, CO2 and aerosol. 

Icarus 200, 96‐117 (2009). 

56  Warren, S. G. & Brandt, R. E. Optical constants of ice from the ultraviolet to the microwave: 

A revised compilation. J. Geophys . Res . 113, D14220, doi:doi:10.1029/2007JD009744  (2008). 

57  Wolff, M. J. et al. Wavelength dependence of dust aerosol single scattering albedo as  observed by CRISM. J. Geophys. Res. 114, E00D04, doi:10.1029/2009JE003350 (2009). 

(25)

58  Fedorova, A. et al. Evidence for a bimodal size distribution for the suspended aerosol  particles on Mars. Icarus 231, 239‐260, doi:http://dx.doi.org/10.1016/j.icarus.2013.12.015  (2014). 

59  Hansen, J. E. & Travis, L. D. Light Scattering in Planetary Atmospheres. Space Sci. Rev. 16,  527‐610 (1974). 

     

(26)

Supplementary material   

   

Figure 4: Continuum optical depth vs latitude and Ls. The colour denotes the lowest altitude at which the optical depth  is  less  than  1.0,  i.e.  the  lowest  altitude  where  sunlight  can  still  penetrate  the  atmosphere  easily.  There  is  a  strong  latitudinal  dependence,  where  northern  and  southern  high  latitudes  are  relatively  clear  until  the  line  of  sight  drops  below 10‐15km (blue and dark blue) – except during the Ls = 200° – 240° period where the global dust storm appears to  have raised this altitude to 20‐25km (light blue and cyan) 

   

   

(27)

 

   

Figure 5: Impact of the dust storm on NOMAD LNO nadir observations. The calibrated radiance at 2.3 m is shown for  two orbits before (Panel A) and during (Panel B) the dust event as a function of the latitude. In red, the comparison to a  radiative transfer model is also presented. The dust opacity before the global dust storm is =0.46 at 3 m, while during  the  event,  there  is  an  increase  by  at  least  of  a  factor  10  (=4.6).  Panel  C  shows  the  surface  albedo,  in  black  OMEGA  albedo at 2.33 m (order 190), in red TES bond albedo scaled to the OMEGA one. 

 

  Figure 6: Atmospheric transmittances measured by NOMAD during the storm (Ls = 196.64° – Lat = 51° – Lon = 148°E) 

showing HDO absorption features (arrows) appearing at tangent heights up to 50 km; most of the other absorption  features originate from CO2

 

A B C

(28)

 

   

Figure 7: Example of results of the H2O retrieval from NOMAD. Top panel: black: transmittance measured at the tangent  height  of  22.2  km;  blue:  best  fit;  cyan  and  green:  different  simulations  with  1  ppm  and  50  ppm  water  respectively. 

Bottom panel: residuals between the observation and the best fit. 

 

   

(29)

 

  

Figure 8: Example of results of the H2O retrieval from ACS NIR. Top panel: black: transmittance measured at the tangent  height of 34.07 km; blue: best fit; cyan, red, and green: different simulations with no water, 1 ppm and 50 ppm water  respectively. Bottom panel: residuals between the observation and the best fit. 

   

(30)

 

 

Figure 9: Extinction of water ice with different particle sizes (top panel) and slant optical depth for the solar occultation  performed by NOMAD before the dust storm, derived from orders 119, 136, 148, 168 and 189. The occultation has been  performed on May 7th between 05.40 and 05.46 UTC (local time 18h), and covers the latitude range 44° N to 57° N and  the longitude range ‐122.6° E to ‐121.4° E. 

 

 

Références

Documents relatifs

This study focuses on modeling the remediation process by foam injection to better understand the various interactions between foams and pollutants in porous media.. In this study,

One of the goals of the language was to have transparent access to the data in neigh- boring cells. Shadow variables have unique names inside the compiler, and are

Servo Horn Wire Loop Turnbuckle Series Elastic Element Wire Guide Pulley Wheel Insertion Point.. Figure 2 A: The unpowered leg posed in a

Material thickness was chosen based on the ultrasound probes used to measure fluid flow; these 8.2 mm diameter probes need to face the inner cylinder radially,

Previous studies of lagoon species were based mainly on few genetic markers, but our genome‐wide SNP analysis indi‐ cated that genetic differentiation between

Ceci est d’autant plus vrai pour la pyramide modulée ainsi que la pyramide aplatie : les effets de diffraction y sont bien moindres. On se convainc donc que la zone d’in- térêt

The second set contains the deep seismicity (down to 500-600 km of depth) mostly located in the eastern part of the southern Tyrrhenian sea between the Aeolian archipelago and

Enfin, précédemment à la présente étude, Postma et Katz (publication soumise) ont montré que l’ajout de visuels avait un impact sur l’évaluation acoustique de certains a�ributs